Feeryman_Lee的博客

在安装caffe等的时候，我们需要使用如下命令sudo apt build-dep caffe-cpu 但是有时候会提示以下错误E: You must put some 'source' URIs in your sources.list这时候只需要在ubuntu的所有程序中 ‘Software & Updates’, 然后在 “Ubuntu Software” 菜单中将 "Source code"框勾选上。如下图位置：然后点击右上角的 “X” 关闭这个窗口，此时会弹出窗口，选择re

如何在ubuntu下为caffe创建HDF5数据源？hdf5数据源示例layer{ name:"data" type:"HDF5Data" top:"data" top:"label" hdf5_data_parm{ source:"examples/hdf5_classification/data/train.txt" batch_size:10 }...

如何在ubuntu下为caffe创建lmdb数据源？在本例子中，要创建训练集标签，如何快速的创建训练集标签可以我的这篇博客：C++ Caffe】Ubuntu下快速创建训练集标签&&图片列表清单（生成LISTFILE.txt）#!/usr/bin/env sh# Create the face_48 lmdb inputs# N.B. set the path to the ...

#往往loss function是非凸的，没有解析解，我们需要通过优化方法来求解。#caffe提供了六种优化算法来求解最优函数，在solver配置文件中，通过设置type类型来选择 1.stochastic Gradient Descent(type:"SGD"), 2.AdaDelta(type:"AdaDelta"), 3.Adaptive Gradient(typ...

#在不改变数据的情况下，改变输入的维度layer{ name:"reshape" type:"Reshape" bottom:"input" top:"output" reshape_param{ shape{ dim:0 #copy the dimension from below dim:2 dim:3 ...

#全连接层，输出的是一个简单向量 参数跟卷积层一样layer { name:"ip1" type:"InnerProduct" bottom:"pool2" top:"ip1" param{ #学习率 lr_mult:1 } param { lr_mult:2 } inner_product_param { num_outp...

### 在激活层中，对输入数据进行激活操作，是逐元素进行运算的，在运算过程中，没有改变数据的大小，即输入数据和输出数据大小是相等的### Sigmoidlayer{ name:"test" bottom:"conv" top:"test" type:"Sigmoid" }### Relu是目前使用最多的激活函数，主要因为收敛更快，并且能保持同样的效果。###...

layer { name: "data" type: "Input" top: "data" input_param { shape: { dim: 64 dim: 1 dim: 28 dim: 28 } }}layer { name: "conv1" #表示卷积层 type: "Convolution" bottom: "data" #前边连着data层...

name: "CIFAR10_quick"layer { name: "cifar" #名字 type: "Data" #说明是数据层 top: "data" #用bottom表示输入，用top表示输出 top: "label" #多个top表示多个输出 include { phase: TRAIN #训练网络分为训练阶段(train)和自测试(test)阶段...

成功解决create_cifar10.sh: 13: create_cifar10.sh: ./build/examples/cifar10/convert_cifar_data.bin: not found

cifar10下载的太慢了，所以我把我下载好的cifar10放到我百度网盘了

编写网络proto文件，配置Solver，编写训练脚本，记录训练日志，解析训练日志，绘制训练曲线

快速建立训练标签如果图片已经下载到本地的电脑上了，首先需要创建的就是图片列表清单(LISTFILE)，并将其保存为txt格式。

lichunlin@ThinkPad-T420:~/caffe/data/mnist$ ./get_mnist.sh Downloading...--2020-02-26 15:29:13-- http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gzResolving yann.lecun.com (yann.lecun.com...

成功解决：F0226 14:33:14.406914 32482 convert_mnist_data.cpp:59] Check failed: magic == 2051 (529205256 vs. 2051) Incorrect image file magic.成功解决：I0226 16:01:17.276763 16197 caffe.cpp:204] Using GPUs 0F0226 16:01:17.277010 16197 common.cpp:66] Cannot use GPU

Ubuntu18.04安装caffe1. 安装依赖包首先更新sudo apt-get updatesudo apt-get upgrade安装依赖包sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler ...

g++: internal compiler error: Killed (program cc1plus) 解决办法g++: internal compiler error: Killed (program cc1plus)Please submit a full bug report问题原因是因为内存不足 使用增加交换分区来解决：无论知否有交换分区都执行相同的步骤查看当前的空间量可...

成功解决caffe 编译中出现的错误“fatal error: hdf5.h: 没有那个文件或目录”解决方法第一步：在Makefile.config文件的第85行，添加/usr/include/hdf5/serial/ 到 INCLUDE_DIRS，也就是把下面第一行代码改为第二行代码。INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include...